Перестаньте использовать unityengine.random

Генерация случайных чисел в C#

Доброго времени суток! Эта статья носит практический характер и в ней я расскажу о том, как использовать генератор случайных чисел в C# и для чего это Вам может пригодиться. Хотя, если на чистоту, то речь пойдет о генераторе псевдослучайных чисел…

Где нам могут понадобиться случайные числа, да на самом деле можно привести в пример много случаев, например, криптография, или механизмы разрешения различных коллизий. Поверьте, рано или поздно Вам с такой  необходимостью придется столкнуться, если уже не пришлось, раз читаете эту статью. К счастью, в C# генератор случайных чисел разработан до нас, и единственное что нам нужно будет, большинстве случаев, это просто правильно им пользоваться. И так, для генерации случайных чисел в программах, написанных на C#, предназначен класс «Random».

//Создание объекта для генерации чисел
Random rnd = new Random();

//Получить очередное (в данном случае - первое) случайное число
int value = rnd.Next();

//Вывод полученного числа в консоль
Console.WriteLine(value);

Как видите — ничего сложного! Сначала создаем объект типа «Random», потом вызываем его метод «Next», в результате чего и получаем случайное число. Если мы вызовем метод «Next» несколько раз, то получим разные числа. Такой код, даст нам четыре разных, случайных числа:

//Создание объекта для генерации чисел
Random rnd = new Random();
 
int value = rnd.Next();  //Получить очередное случайное число
int value1 = rnd.Next(); //Получить очередное случайное число
int value2 = rnd.Next(); //Получить очередное случайное число
int value3 = rnd.Next(); //Получить очередное случайное число
 
Console.WriteLine(value);  //Вывод числа в консоль
Console.WriteLine(value1); //Вывод числа в консоль
Console.WriteLine(value2); //Вывод числа в консоль
Console.WriteLine(value3); //Вывод числа в консоль

А теперь, давайте слегка усложним задачу, представим, что нам нужно получить случайное число в определенном диапазоне. Но и эта задача выполняется довольно просто:

//Создание объекта для генерации чисел
Random rnd = new Random();

//Получить случайное число (в диапазоне от 0 до 10)
int value = rnd.Next(0, 10);

//Вывод числа в консоль
Console.WriteLine(value); 

Как видите, и это выполняется несложно! Для этого мы всего лишь вызвали метод «Next» с двумя параметрами, первый из которых обозначает нижнюю границу диапазона, а второй — верхнюю.

Но это ещё не всё, есть еще один важный нюанс, на самом деле генератор случайных чисел является генератором псевдослучайных чисел, т.е. числа, которые он возвращает, не являются чисто случайными, они «вырабатываются» по определенным и четким законам, а «случайность» зависит от инициализации объекта, который генерирует числа (объекта класса «Random»). В примерах, приведенных выше, мы использовали конструктор по умолчанию, и в таком случае (судя по всему), «начальное значение» задается системой, и на основании системного времени. Но мы может задавать это самое «начальное значение» и сами:

//Создание объекта для генерации чисел (с указанием начального значения)
Random rnd = new Random(245);

//Получить случайное число 
int value = rnd.Next();

Так вот если два (или более) разных объекта класса «Random» будут одинаково проинициализированы, то и возвращать они будут одни и те же числа, например, следующий код,  выведет в консоль три одинаковых числа:

class Program
{
    //Этот метод должен возвращать случайное значение
    static int GetRandom()
    {
        //Создание объекта для генерации чисел (с указанием начального значения)
        Random rnd = new Random(245);

        //Получить случайное число 
        int value = rnd.Next();

        //Вернуть полученное значение
        return value;
    }

    static void Main(string[] args)
    {        
        //Вывод сгенерированных чисел в консоль
        Console.WriteLine(GetRandom());
        Console.WriteLine(GetRandom());
        Console.WriteLine(GetRandom());
    }
}

Как видите, не смотря на то, что в при каждом вызове метода «GetRandom» создается новый объект для генерации случайных чисел, инициализируются эти объекты одним и тем же значением. Так что, будьте внимательны!

QRandomGenerator

Применение QRandomGenerator будет следующим

#include <QCoreApplication>
#include <iostream>

#include <QRandomGenerator>

int main(int argc, char *argv[])
{
    QCoreApplication a(argc, argv);

    std::cout << "Random Qt 3 - ";
    QRandomGenerator generator;
    for (int i = 0; i < 15; ++i)
    {
        qint64 value = generator.generate() & std::numeric_limits<qint64>::max();
        std::cout << value << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return a.exec();
}

Вывод будет следующим

Random Qt 3 - 853323747 2396352728 3025954838 2985633182 2815751046 340588426 3587208406 298087538 2912478009 3642122814 3202916223 799257577 1872145992 639469699 3201121432 

По факту, здесь повторится та же проблема, что и у qrand , при многократном запуске программы вы увидите, что числа будут повторяться. В новости о выпуске Qt 5.10 сказано, что данный класс лучше функционирует, чем обычный qrand, но по факту проблема остаётся той же. Возможно при более длительном тестировании в рамках программы, которая постоянно использует генерацию случайных чисел можно увидеть существенные различия, но в рамках даже такого простого варианта уже заметны недостатки.

Класс Random

В Java есть специальный класс , который инкапсулирует в себе последовательность псевдослучайных чисел. Можно создать несколько объектов класса , и каждый из этих объектов будет генерировать свою последовательность псевдослучайных чисел.

Это очень интересный класс, и у него есть много интересных методов. Начнем с самых простых:

Метод

Этот метод возвращает случайное вещественное число в диапазоне – . Очень похоже на метод . И ничего удивительного, ведь метод просто вызывает метод у объекта типа .

Метод

Метод очень похож на метод , только возвращаемое случайное число типа . Оно также лежит в диапазоне – . И, как всегда, в Java диапазон не включает число .

Метод

Этот метод возвращает случайное целое число в диапазоне . входит в диапазон, — не входит.

Т.е. если вы хотите получить случайное число из набора , вам нужно будет прибавить к полученному случайному числу единицу:

Метод

Этот метод аналогичен предыдущему, но не принимает никаких параметров. Тогда в каком же диапазоне он выдает числа? От до .

Ну или если точнее, от до .

Метод

Этот метод аналогичен методу , только возвращаемое значение будет из всего возможного диапазона значений типа .

Метод

Этот метод возвращает случайное значение типа : или . Очень удобно, если нужно получить длинную последовательность случайных логических значений.

Метод

Этот метод ничего не возвращает (тип ). Вместо этого он заполняет переданный в него массив случайными значениями. Очень удобно, если нужен большой буфер, заполненный случайными данными.

Метод

Этот метод возвращает случайное вещественное число в диапазоне — . Вот только числа в этом диапазоне распределены не равномерно, а подчиняются нормальному распределению.

Числа ближе к середине диапазона () будут выпадать чаще, чем значение по краям диапазона.

Пик значений в нашем случае придется на

Псевдослучайные числа

Иногда программист сталкивается с простыми, казалось бы, задачами: «отобрать случайный фильм для вечернего просмотра из определенного списка», «выбрать победителя лотереи», «перемешать список песен при тряске смартфона», «выбрать случайное число для шифрования сообщения», и каждый раз у него возникает очень закономерный вопрос: а как получить это самое случайное число?

Вообще-то, если вам нужно получить «настоящее случайное число», сделать это довольно-таки трудно. Вплоть до того, что в компьютер встраивают специальные математические сопроцессоры, которые умеют генерировать такие числа, с выполнением всех требований к «истинной случайности».

Поэтому программисты придумали свое решение — псевдослучайные числа. Псевдослучайные числа — это некая последовательность, числа в которой на первый взгляд кажутся случайными, но специалист при детальном анализе сможет найти в них определенные закономерности. Для шифрования секретных документов такие числа не подойдут, а для имитации бросания кубика в игре — вполне.

Есть много алгоритмов генерации последовательности псевдослучайных чисел и почти все из них генерируют следующее случайное число на основе предыдущего и еще каких-то вспомогательных чисел.

Например, данная программа выведет на экран неповторяющихся чисел:

Кстати, мы говорим не о псевдослучайных числах, а именно о последовательности таких чисел. Т.к. глядя на одно число невозможно понять, случайное оно или нет.

Случайное число ведь можно получить разными способами:

Почему в IT все числа неслучайные

Казалось бы, что мешает использовать в программах случайные числа? К сожалению, процессор на это не способен: его поведение строго детерминировано и не допускает никаких случайностей.

• Для генерации по-настоящему случайных, ничем не связанных чисел операционной системе приходится использовать средства, недоступные обычным приложениям; такие случайные числа называются криптографически стойкими случайными числами
• Генерация системой таких случайных чисел работает медленно, и при нехватке скорости система просто отдаёт приложениями псевдослучайные числа либо заставляет их ожидать, пока появится возможность вернуть случайное число

Where are random numbers used?

You can create a random number generator in C++ by using the and functions that come with the standard library of C++. Such a generator can have the starting number (the seed) and the maximum value.

Learning how to generate random numbers in C++ is not difficult (but you should know the basics of C++). However, what is the practical use of a random number generator?

• The traditional use of random numbers is for adding them for game development. You can find random number generators in games involving dice, coins, or cards.
• It is possible to generate random quotes, jokes, or other content on websites by using the random number generators.
• Random numbers are often used in cryptography and cybersecurity.

Вопрос 1. Что такое случайные числа?

Сложность: 1/3

Что нужно помнить: случайные числа — это математическое понятие, и их не следует путать с обыденными, произвольными числами. Случайное число в математике и программировании — это:

• число из определённого диапазона,
• у которого есть определённая вероятность выпадения.

Другими словами, существует закон или правило, которое называется «функцией распределения» или просто «распределением». И это самое распределение «раздаёт» каждому числу из диапазона определённую вероятность выпадения.

В качестве диапазона значений математикам и программистам привычнее всего использовать диапазон действительных чисел от 0 до 1, но это могут быть и целые числа от 1 до 6, как в игральном кубике, или от 100 до 1 000 000 — и так далее. Главное, что и распределение, и диапазон известны заранее, а само число нет.

Итого: случайные числа — это искусственно полученная последовательность чисел из определённого диапазона, которая подчиняется одному из законов распределения случайной величины.

Random.hpp

Класс, который реализован здесь использует синглетон Майерса, чтобы сделать статические методы получения случайных значений в определённом диапазоне. Гораздо же проще вызывать в нужном месте один статический метод класса, чем каждый раз предварительно инициализировать все генераторы случайных чисел. Сам класс работает как с целочисленными типами, так и типами значений с плавающей запятой.

#ifndef RANDOM_HPP
#define RANDOM_HPP

#include <random>

namespace details
{
    /// True if type T is applicable by a std::uniform_int_distribution
    template<class T>
    struct is_uniform_int {
        static constexpr bool value =
                std::is_same<T,              short>::value ||
                std::is_same<T,                int>::value ||
                std::is_same<T,               long>::value ||
                std::is_same<T,          long long>::value ||
                std::is_same<T,     unsigned short>::value ||
                std::is_same<T,       unsigned int>::value ||
                std::is_same<T,      unsigned long>::value ||
                std::is_same<T, unsigned long long>::value;
    };

    /// True if type T is applicable by a std::uniform_real_distribution
    template<class T>
    struct is_uniform_real {
        static constexpr bool value =
                std::is_same<T,       float>::value ||
                std::is_same<T,      double>::value ||
                std::is_same<T, long double>::value;
    };
}

class Random
{
    template <class T> using IntDist = std::uniform_int_distribution<T>;
    template <class T> using RealDist = std::uniform_real_distribution<T>;

public:
    template <class T>
    static typename std::enable_if<details::is_uniform_int<T>::value, T>::type get(T from = std::numeric_limits<T>::min(), T to = std::numeric_limits<T>::max())
    {
        if (from > to) std::swap(from, to);
        IntDist<T> dist{from, to};
        return dist(instance().engine());
    }

    template <class T>
    static typename std::enable_if<details::is_uniform_real<T>::value, T>::type get(T from = std::numeric_limits<T>::min(), T to = std::numeric_limits<T>::max())
    {
        if (from > to) std::swap(from, to);
        RealDist<T> dist{from, to};
        return dist(instance().engine());
    }

    std::mt19937& engine() { return m_mt; }

protected:
    static Random& instance()
    {
        static Random inst;
        return inst;
    }

private:
    std::random_device m_rd; // Устройство генерации случайных чисел
    std::mt19937 m_mt;       // Стандартный генератор случайных чисел

    Random() : m_mt(m_rd()) {}
    ~Random() {}
    Random(const Random&) = delete;
    Random& operator = (const Random&) = delete;
};

#endif // RANDOM_HPP

Игра в кости с использованием модуля random в Python

Далее представлен код простой игры в кости, которая поможет понять принцип работы функций модуля random. В игре два участника и два кубика.

• Участники по очереди бросают кубики, предварительно встряхнув их;
• Алгоритм высчитывает сумму значений кубиков каждого участника и добавляет полученный результат на доску с результатами;
• Участник, у которого в результате большее количество очков, выигрывает.

Код программы для игры в кости Python:

Python

import random

PlayerOne = «Анна»
PlayerTwo = «Алекс»

AnnaScore = 0
AlexScore = 0

# У каждого кубика шесть возможных значений
diceOne =
diceTwo =

def playDiceGame():
«»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»»

for i in range(5):
#оба кубика встряхиваются 5 раз
random.shuffle(diceOne)
random.shuffle(diceTwo)
firstNumber = random.choice(diceOne) # использование метода choice для выбора случайного значения
SecondNumber = random.choice(diceTwo)
return firstNumber + SecondNumber

print(«Игра в кости использует модуль random\n»)

#Давайте сыграем в кости три раза
for i in range(3):
# определим, кто будет бросать кости первым
AlexTossNumber = random.randint(1, 100) # генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100
AnnaTossNumber = random.randrange(1, 101, 1) # генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101

if( AlexTossNumber > AnnaTossNumber):
print(«Алекс выиграл жеребьевку.»)
AlexScore = playDiceGame()
AnnaScore = playDiceGame()
else:
print(«Анна выиграла жеребьевку.»)
AnnaScore = playDiceGame()
AlexScore = playDiceGame()

if(AlexScore > AnnaScore):
print («Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:», AlexScore, «Финальный счет Анны:», AnnaScore, «\n»)
else:
print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:», AnnaScore, «Финальный счет Алекса:», AlexScore, «\n»)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45

importrandom PlayerOne=»Анна» PlayerTwo=»Алекс» AnnaScore= AlexScore=   # У каждого кубика шесть возможных значений diceOne=1,2,3,4,5,6 diceTwo=1,2,3,4,5,6 defplayDiceGame() «»»Оба участника, Анна и Алекс, бросают кубик, используя метод shuffle»»» foriinrange(5) #оба кубика встряхиваются 5 раз random.shuffle(diceOne) random.shuffle(diceTwo) firstNumber=random.choice(diceOne)# использование метода choice для выбора случайного значения SecondNumber=random.choice(diceTwo) returnfirstNumber+SecondNumber print(«Игра в кости использует модуль random\n»)   #Давайте сыграем в кости три раза foriinrange(3) # определим, кто будет бросать кости первым AlexTossNumber=random.randint(1,100)# генерация случайного числа от 1 до 100, включая 100 AnnaTossNumber=random.randrange(1,101,1)# генерация случайного числа от 1 до 100, не включая 101 if(AlexTossNumber>AnnaTossNumber) print(«Алекс выиграл жеребьевку.») AlexScore=playDiceGame() AnnaScore=playDiceGame() else print(«Анна выиграла жеребьевку.») AnnaScore=playDiceGame() AlexScore=playDiceGame() if(AlexScore>AnnaScore) print(«Алекс выиграл игру в кости. Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»\n») else print(«Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны:»,AnnaScore,»Финальный счет Алекса:»,AlexScore,»\n»)

Вывод:

Shell

Игра в кости использует модуль random

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 5 Финальный счет Алекса: 2

Анна выиграла жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 2

Алекс выиграл жеребьевку.
Анна выиграла игру в кости. Финальный счет Анны: 10 Финальный счет Алекса: 8

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Игравкостииспользуетмодульrandom   Аннавыигралажеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны5ФинальныйсчетАлекса2   Аннавыигралажеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса2   Алексвыигралжеребьевку. Аннавыигралаигрувкости.ФинальныйсчетАнны10ФинальныйсчетАлекса8

Вот и все. Оставить комментарии можете в секции ниже.

Алгоритм перемешивания

Часто возникает задача расставить уже имеющийся набор значений в произвольном порядке. С этой целью также используется генератор псевдослучайных чисел. При этом создается массив и заполняется значениями.
Сама процедура перемешивания происходит следующим образом. Генерируется два значения индексов массива случайным образом, и значения элементов с полученными индексами меняются местами. Процедура повторяется не менее N раз, где N — количество элементов массива.
В качестве примера рассмотрим перемешивание 20 значений (от 1 до 20) и повторим процедуру 20 раз.Реализация на Си

123456789101112131415161718192021222324252627282930

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <time.h>#define SIZE 20int main() {  int a;  srand(time(NULL));  // Заполняем массив последовательными значениями от 1 до 20  for (int i = 0; i < SIZE; i++)  {    a = i + 1;    printf(«%2d «, a);  }  for (int i = 0; i < SIZE; i++)  {    // Генерируем случайно два индекса элементов    int ind1 = rand() % 20;    int ind2 = rand() % 20;    // и меняем местами элементы с этими индексами    int temp = a;    a = a;    a = temp;  }  printf(«\n»);  // Выводим получившийся массив  for (int i = 0; i < SIZE; i++)    printf(«%2d «, a);  getchar();  return 0;}

Инициализация генератора и seed

Этап объявления, определения и создания сущностей зачастую рассматривается как нечто, не стоящее особого внимания. Но недостаточно вдумчивая инициализация генератора случайных чисел может сказаться на его надлежащей работе.

Первые 2 инициализации эквивалентны. И по большей части имеют отношение к вкусу или к стандартам написания красивого кода. А вот следующая инициализация в корне отличается.

«31255» — это называется seed (семя, первоисточник) — число, на основе которого генератор создает случайные числа. Ключевым моментом здесь является то, что при такой инициализации тип seed должен быть таким же или приводимым к типу, с которым работает генератор. Этот тип доступен через конструкцию decltype(e()), или result_of, или typename.

Распределения

Сами по себе, генераторы, конечно, незаменимы, но без возможности указания диапазона нужного значения они становятся лишь чуть лучше, чем srand. Я рассмотрю два основных распределения, но их существует гораздо большее количество, на все случаи жизни, так сказать.

Все они принимают в качестве аргументов в конструкторе либо параметры другого распределения, либо переменные, отвечающие за диапазон значений. Если оные не указаны, то используется диапазон от 0 до максимального значения, определенного в numeric_limits<>::max() данного идентификатора типа, являющегося параметром шаблона.

Если указан лишь один аргумент, то берется диапазон значений от данного до максимального. Следует отметить, что границы также учитываются, т.е. при указании в качестве аргументов a, b используется диапазон .

Оператор () принимает в качестве параметра генератор и возвращает число из диапазона распределения. При этом на одно и то же распределение можно применять совершенно различные генераторы, отвечают они лишь за диапазон.

Вопрос 3. Псевдослучайные числа

Сложность: 3/3

Псевдослучайные числа — это, если очень упрощать, последовательность чисел, которая только выглядит случайной, а на самом деле каждое число в ней определяется алгоритмом, то есть вычисляется. Псевдослучайные последовательности цикличны: через какой-то период все числа повторяются в точности в том же порядке.

Библиотека random и модуль numpy.random содержат в себе генератор не истинно случайных, а именно псевдослучайных чисел.

Генерировать истинно случайные числа дорого и сложно. Основная трудность состоит в том, чтобы гарантировать отсутствие какого-либо цикла, правила или алгоритма. Чаще всего истинно случайные числа : шумов атмосферы, детекторов частиц, колебаний электрического тока или из космического излучения.

То, что псевдослучайная последовательность, в отличие от истинно случайной, воспроизводима, очень удобно для практических задач: часто нужно подать на вход ту же самую последовательность второй раз, чтобы посмотреть, как работает программа после добавления новых фич.

Визуализация работы генератора псевдослучайных чисел. Видите какую-нибудь закономерность? А она есть.Источник

std::random_device

истинно случайных чиселубедитесь, что ваша система предоставляет спец. устройство для компилятора

Класс имеет методы min() и max(), а также entropy(), который возвращает любое ненулевое число в случае производства действительно СЧ, иначе вернет 0. Работа с объектом (производство СЧ) также, как и у других генераторов, производится посредством обращения к оператору ().

Пример: создание ГСЧ std::random_device

#include <random>  
#include <iostream>  
 int main() 
{ 
    std::random_device rd; 
    std::uniform_int_distribution<int> uid(, 50); 
    std::cout << uid(rd) << std::endl; 
} 

Иногда ГПСЧ инициализируют результатом действия ГСЧ (time(0) оказывается недостаточно).

Пример: инициализация ГПСЧ результатом работы ГСЧ

#include <random>  
#include <iostream>  
 int main() 
{ 
    std::random_device rd; 
    std::mt19937 gen(rd()); 
    std::uniform_int_distribution<int> uid(, 50); 
    std::cout << uid(gen) << std::endl; 
} 

std::mt19937 gen(std::random_device().operator()());

std::mt19937 gen { std::random_device()() }; 

Случайные числа в си

На этому уроке мы научимся использовать случайные числа в программах на си. Часто в программах, например играх,  необходимо получить случайное число. В Си используется функция для определения натурального  случайного числа в диапазоне от 0 до 32767.rand();
Чтобы использовать эту функцию необходимо указать заголовочный файл в начале программы stdlib.h
Чтобы получить случайное число  в диапазоне от 0 до N-1 используется выражениеrand() % N;Пример программы 18 Программа на си для вывода последовательности случайных чисел в  заданном диапазоне#include <conio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
main()
{
int n;
int m;
int i;
int ran;
printf («Введите границу диапазона\n «);
scanf («%d», &n);
printf («Введите сколько нужно вывести чисел\n»);
scanf («%d», &m);
for (i=1; i<=m; i++)
{
   ran=rand()%n;//  задаем случайное число в диапазоне от 0 до n
   printf («%d\n», ran);
}
getch();
}

Следует заметить, что данная функция будет всегда выдавать одну и ту же последовательность, при каждом запуске программы. Это обусловлено тем, что каждое последующее число рассчитывается по формуле в зависимости от предыдущего. Иногда,  необходимо выдавать всегда разные непредсказуемые случайные числа. Для этого можно использовать системное время компьютера.
Чтобы вызвать системное время компьютера (например секунды) используется заголовочный файл time.h  Объявить его в начале программы  #include <time.h>
Использовать функцию, которую необходимо разместить в начале программы.
// функция,  выдающая системное время секундыint sec()
{
time_t t;
struct tm *t_m;
t=time(NULL);
t_m=localtime(&t);
return t_m->tm_sec;
}

Далее в программе, где нам нужно задать случайное число мы используем  выражение((rand()+sec())%NПример программы 19 Игра на си орел решка Программа имитирует подбрасывание монетки Орел Решка#include <graphics.h>
#include <conio.h>
#include <time.h>
// функция выдающая системное время секунды
int sec()
{
time_t t;
struct tm *t_m;
t=time(NULL);
t_m=localtime(&t);
return t_m->tm_sec;
}
main()
{
int r;//  выбор компьютера
int ans; // ответ на вопрос о продолжении игры
ans=1;
// игра продолжается пока ответ на продолжении игры  1

while(ans==1)
{
r=(rand()+sec()) % 2; // определяем  случайное число в диапазоне от 0 до 1
printf(«%d «, r);
if (r==0) {printf(«Орел\n»);}
if (r==1) {printf(«Решка\n»);}
printf(«Сыграть еще раз? 1 — Да 2 — Нет\n»);
scanf(«%d», &ans);
}
getch();
}

   Вернуться к содержанию         Перейти к следующему уроку Процедуры и функции в Си

Полезно почитать по теме случайные числа в си примеры программИгра на си камень ножницы бумагаСлучайный графический узор на си

Поделиться

Random_device – генератор истинно случайных чисел

Все генераторы псевдослучайных чисел являются детерминированными. То есть имеют определение. Или другими словами, получение случайных чисел основано на математических алгоритмах. Random_device же является недетерминированным. Он создает числа на основе стохастических (случайных с др.-греч.) процессов. Такими процессами могут быть изменения фазы или амплитуды колебаний тока, колебания молекулярных решеток, движения воздушных масс в атмосфере и т.д.

Очевидно, что не у каждого компьютера и не в каждой системе может быть встроена возможность получить случайное число на основе стохастического процесса. Поэтому прибегать к использованию random_device стоит только в случае необходимости. Его работа может отличаться от системы к системе, от компьютера к компьютеру, а может и вовсе быть недоступной. Поэтому при использовании генератора истинно случайных чисел нужно обязательно предусмотреть обработку ошибок.

Всё то же, только лучше: заголовок

Заголовок random разделяет генерацию псевдослучайных чисел на 3 части и предоставляет три инструмента:

• класс std::random_device, который запрашивает у операционной системы почти случайное целое число; этот класс более удачные зёрна, чем если брать текущее время
• класс std::mt19937 и другие классы псевдо-случайных генераторов, задача которых — размножить одно зерно в целую последовательность чисел
• класс std::uniform_int_distribution и другие классы распределений

Класс mt19937 реализует алгоритм размножения псевдослучайных чисел, известный как Вихрь Мерсенна. Этот алгоритм работает быстро и даёт хорошие результаты — гораздо более “случайные”, чем наш самописный метод, показанный ранее.

О распределениях скажем подробнее:

• линейное распределение вероятностей (uniform distribution) возникает, когда вероятность появления каждого из допустимых чисел одинакова, т.е. каждое число может появиться с равным шансом
• в некоторых прикладных задачах нужны другие распределения, в которых одни числа появляются чаще других — например, часто используется нормальное распределение (normal distribution)

В большинстве случаев вам подойдёт линейное распределение. Изредка пригодится нормальное, в котором вероятность появления числе тем ниже, чем дальше оно от среднего значения:

Теперь мы можем переписать

Making the random numbers different after every execution

It is not enough to only use the function to make the C++ generate random numbers.

If you do not use the method together with , you will get the same sequence every time code runs.

To avoid the repetitive sequence, you must set the seed as an argument to the method. However, setting a fixed value for the is also not a good option as the output remains the same.

A very useful tip to make C++ generate random numbers is to use the method. By seeding the generator with the same number, you are more likely to get the same random number each time.

Therefore, if you use the C++ with the current time, the generated random number will always be different.

Example Copy

main.cpp

А теперь применение

#include <QCoreApplication>

#include "Random.hpp"

int main(int argc, char *argv[])
{
    QCoreApplication a(argc, argv);

    std::cout << "Random STD  - ";
    for (int i = 0; i < 15; ++i)
    {
        std::cout << Random::get(15, 43) << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
    return a.exec();
}

Вывод

Random STD  - 38 29 36 38 21 32 33 39 31 15 33 16 36 38 35

В данном случае мы действительно получим случайный вывод чисел, а также числа не будут повторяться при каждом запуске программы. Что касается случайности, то я убедился в этом лично, когда для генерации уровня в игре применил данный класса Random. Каждый раз расстановка объектов в игре не повторялась. Чего очень сложно было достичь с использованием qrand .

Так что из ништяков C++11 можно выделить достаточно качественную генерацию псевдослучайных чисел.

qrand

Будем генерировать числа в диапазоне значений от и до. Для этого напишем две функции.

static int randomBetween(int low, int high)
{
    return (qrand() % ((high + 1) - low) + low);
}

static int randomBetween(int low, int high, int seed)
{
    qsrand(seed); // Установка базового числа для отсчёта рандома в qrand
    return (qrand() % ((high + 1) - low) + low);
}

Первая функция просто генерирует случайное значение от наименьшего числа до наибольшего. Тогда как во второй с помощью функции qsrand устанавливается базовое число, которое служит основанием для генератора псевдослучайных числе Qt, от которого и генерируется число. Таким базовым числом может быть системное время в миллисекундах.

Применим данные функции.

#include <QCoreApplication>
#include <QDateTime>
#include <iostream>

static int randomBetween(int low, int high)
{
    return (qrand() % ((high + 1) - low) + low);
}

static int randomBetween(int low, int high, int seed)
{
    qsrand(seed); // Установка базового числа для отсчёта рандома в qrand
    return (qrand() % ((high + 1) - low) + low);
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    QCoreApplication a(argc, argv);

    std::cout << "Random Qt 1 - ";
    for (int i = 0; i < 15; ++i)
    {
        std::cout << randomBetween(15, 43) << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    std::cout << "Random Qt 2 - ";
    for (int i = 0; i < 15; ++i)
    {
        std::cout << randomBetween(15, 43, QDateTime::currentMSecsSinceEpoch()) << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return a.exec();
}

Получим следующий вывод.

Random Qt 1 - 15 21 31 27 17 34 43 33 22 32 30 34 35 38 31 
Random Qt 2 - 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 

А теперь проанализируем полученный вывод.

В первом случае числа получились случайные… Но насколько? Если вы попробуете запустить программу несколько раз подряд, то увидите, что числа каждый раз будут одни и те же, что не очень хорошо и явно не очень случайно.

Что касается второго варианта, то здесь все числа получились одни и те же. Дело в том, что каждый раз мы пытались установить в качестве базового числа одни и то же число. Действительно, процессор с частотой в пару ГГц очень быстро выполнит тот простой цикл, а значит время в миллисекундах просто не успеет измениться, а значит и базовое число будет одинаковым. А при установке базового числа генерация будет производиться с самого начала и в данном случае вы увидите, что она не очень случайная.

А теперь посмотрим, что нам предложили в

Qt 5.10

16-битный код

Для начала, как всегда, приведу код для реального режима, а вдруг кому-то да потребуется 🙂 При прямом неограниченном доступе кода к оборудованию все достаточно просто, поскольку архитектура x86 обеспечивает сразу несколько источников псевдослучайных чисел: это инструкция rdtsc (счетчик тиков), функция 0 прерывания 1Ah (счетчик тиков), порты 70-71h (системное время), порт 40h (таймер) и некоторые другие. Самый компактный генератор выглядит следующим образом:

in ax, 40h

1

inax,40h

Да, действительно подобное решение можно применять в случае, когда очень критична длина кода и требуется получить единственное случайное значение. Тем не менее описанная реализация имеет один существенный недостаток: когда вы применяете подобный генератор в потоковом режиме (требуется создать N-ое количество значений), вы сразу же обнаруживаете его линейность.
Более продвинутый собрат, который обеспечивает очень хороший разброс значений, следующий:

random:
push cx
push dx
push di

mov dx, word
or dx, dx
jnz @f
rdtsc
mov dx, ax
@@:
mov ax, word
or ax, ax
jnz @f
in ax, 40h
@@:
mul dx
inc ax
mov word , dx
mov word , ax

xor dx, dx
sub di, si
inc di
div di
mov ax, dx
add ax, si

pop di
pop dx
pop cx
ret

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

random pushcx pushdx pushdi movdx,wordseed ordx,dx jnz@f rdtsc movdx,ax @@ movax,wordseed2 orax,ax jnz@f inax,40h @@ muldx incax movwordseed,dx movwordseed2,ax xordx,dx subdi,si incdi divdi movax,dx addax,si popdi popdx popcx ret

Функция принимает на входе в регистре минимальное число, а в регистре максимальное число диапазона, в котором генерируется случайное число (общий диапазон генерируемых значений: 0..65535). На выходе в регистре получаем псевдослучайное число. Генератор использует сразу две внутренние переменные, поэтому не забудьте их описать:

seed dw 0
seed2 dw 0

1 2	seeddw seed2dw